固定された形式的な価値目標（報酬関数、効用関数、憲法的原則など）への最適化では、能力スケーリングと分布シフトの下で堅牢なアライメントを実現できない
ヒュームのis-ought間隙、ベルリンの価値多元主義、拡張フレーム問題の3つの哲学的問題が複合的な困難を生み出す
RLHF、Constitutional AI、逆強化学習、協力的支援ゲームなどの全てのアプローチが本質的な脆弱性を抱えており、単なるエンジニアリング改善では解決できない
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